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美国年度审查
i。通用调查...................................................................................... 355 II。Acquired Distinctiveness Surveys ....................... 356 iii.混乱调查...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................False Endorsement Surveys ................................ 361 v. Surveys to Document Trademark Uses by Defendants ........................................................... 365 vi.Materiality Surveys ............................................. 367 vii.Secondary Source Surveys ................................... 368 b.Monetary Relief Experts ............................................. 368 c. USPTO实践专家.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Discoverability and Admissibility of Other Evidence and Testimony ................................................................. 374 a.Enforcement of Subpoenas Issued in Trademark Trial and Appeal Board Proceedings .......................... 374 b.司法通知............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 375 c。第三方使用...................................................................................................... 376 d。第三方侵权的原告知识..................................................................................................................................................................................................................................................................... 376 e。外行证人证词.................................................................................... 377 f。未公开证人的证词...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Cease-and-Desist Letters ............................................ 378 h.先前的不良行为....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 379 i。Other Evidence............................................................ 379
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在 NCHS 计划中的作用
• 可能因人工智能的使用而受到威胁的相关法规和政策包括涉及数据准确性、数据安全性和隐私/保密性、知识产权、健康公平、歧视和科学诚信的法规和政策。 捏造 • 对话式人工智能可能会“产生幻觉”或捏造信息（包括数据和参考文献）已被广泛报道。捏造、伪造和剽窃都包含在可报告的研究不端行为的联邦定义中。 偏见和歧视 • 对话式人工智能技术接受来自未公开来源的大量数据训练，其语气和内容可能包括偏见、误解或关于特定人群的过时信息 缺乏隐私和数据安全 • 基于云的模型依赖于外部基础设施，而外部基础设施可能并不总是符合医疗保健行业或联邦保证所要求的严格安全标准。 其他法律或道德风险，包括机构信誉风险
WSPP 协议变更将于 2023 年 9 月 11 日生效
WSPP 协议变更于 2023 年 9 月 11 日生效 此版本包括联邦能源管理委员会 (FERC) 在 2023 年 11 月 6 日之前发布的命令中批准的所有修订。最新修订将更新协议中的成员名单，根据 FERC 于 2023 年 11 月 6 日发布的未公开信函命令（案卷编号 ER23-2830-000）。FERC 接受了自 2023 年 9 月 11 日起生效的元数据修订，以及成员名单中每项更改的修订，修订日期为其命令中规定的更改适用日期。此版本的 WSPP 协议是为了方便 WSPP 成员而准备的。提交给 FERC 的 WSPP 协议可在 www.FERC.gov 上找到，具体为 http://etariff.ferc.gov/TariffList.aspx。此说明页不是 WSPP 协议的一部分，未提交给 FERC。
守护者使命手册
任务期间，被称为“Masterful Matthaeus”的 ION SCV010 将搭载五颗卫星（其中一颗卫星的名称未公开）和两个第三方有效载荷：Kepler 20 和 21，这两颗航天器是开普勒通信星座的延续，采用了升级和改进的 Gen1 平台；VCUB1 是巴西私营企业开发的第一颗地球观测和数据收集卫星，展示了 Visiona Tecnologia Espacial 创建高性能空间系统的能力；EPICHyper-1 是一颗 6U EPIC 立方体卫星，由 AAC Clyde Space 设计和建造，将向其合作伙伴加拿大地球观测公司 Wyvern Inc 专门提供高光谱数据；SCORPIO 是一种 SIGINT 有效载荷，是 Elettronica 的空间 EW 团队内部开发的立方体卫星，利用了 70 多年的电磁波谱 (EMS) 管理经验； MicroCMG，VEOWARE 首个在太空进行测试的控制力矩陀螺仪。
截至 2019 年 3 月 31 日的季度活动报告......
上述国外矿化估计值取自 SRK Consulting (UK) Limited (“SRK”) 于 2015 年 11 月为当时持有许可证区域的私营公司 Cobra Resources 完成的一份报告，该报告使用了与 JORC 规则 2012 中的矿化资源等同的矿化类别。资源报告未公开发布，也不包括 JORC 表 1 中指定的信息。Star 仅拥有钻探数据，包括 QAQC，但不包含资源估算数据。根据 ASX 上市规则，该估算值被视为“国外估算值”。需要进行一系列确认孔、QAQC 和矿化建模，才能对矿化进行重新建模和重新估算。初步计划的钻探计划将结合针对已知资源以确认已知估算值和沿走向进行钻探目标。有关国外矿化估算值的更多信息，出于 ASX 上市规则 5.12 的要求，请参阅下文“国外估算报表”标题下的内容。
对每个单个蜂窝网络数据集的复杂性生成
随着移动设备成为人类存在和活动的代理，移动运营商收集的数据集（即呼叫详细记录（CDRS））被公认为是研究人类行为的常见工具，在多种研究中和行业中，社会学[1]，例如，流行病学[2]，运输[3]，交通[3]，[4]（CF>）图1a）。CDR描述了与操作员网络交互的每个移动设备生成的时期和地理参考事件类型（例如，呼叫，SMS，数据）（参见表I）。 它们包括城市，地区或乡村地区，通常涵盖长期（月或数年）；当今，没有其他技术提供同等的人均精确范围。 然而，现实世界中CDR对研究的剥削面临许多局限性（参见 §ii）。 首先，可访问性：CDRS数据集未公开可用，施加了严格的移动运营商协议。 第二，可用性：CDR通常以汇总形式（即分组的迁移率流和粗时空信息）提供，限制了相关分析的精确性。 第三，隐私：即使是匿名化的CDR，CDRS描述了用户习惯的敏感信息，这使他们的共享性硬化[5]。 第四，灵活性：限制访问CDRS的限制了高级研究，需要在人口规模，持续时间或地理覆盖范围内进行数据丰富。 本文介绍了实施CDR的自动生成，以解决上述挑战。表I）。它们包括城市，地区或乡村地区，通常涵盖长期（月或数年）；当今，没有其他技术提供同等的人均精确范围。然而，现实世界中CDR对研究的剥削面临许多局限性（参见§ii）。首先，可访问性：CDRS数据集未公开可用，施加了严格的移动运营商协议。第二，可用性：CDR通常以汇总形式（即分组的迁移率流和粗时空信息）提供，限制了相关分析的精确性。第三，隐私：即使是匿名化的CDR，CDRS描述了用户习惯的敏感信息，这使他们的共享性硬化[5]。第四，灵活性：限制访问CDRS的限制了高级研究，需要在人口规模，持续时间或地理覆盖范围内进行数据丰富。本文介绍了实施CDR的自动生成，以解决上述挑战。尤其是（1）我们通过建立这种生成的痕迹的范围并描述它如何为研究进展提供新的途径，详细介绍了这种解决方案的动机，（2）我们通过提出相关要求和挑战来分享对现实CDR生成的可行性研究。
编号：ACM 39927（修订版）
这是上诉人的案件第二次在本法院受理。上诉人最初提出了五个上诉问题，我们已重新表述：（1）军事法官在采纳受害人影响陈述时是否犯了错误；（2）上诉人是否遭受了残酷且不寻常的惩罚，违反了《第八修正案》3 和《统一军事法典》第 55 条，10 USC § 855；（3）上诉人的判决是否过重；（4）上诉人作为性犯罪者的登记是否代表残酷且不寻常的惩罚，或者是否应减轻刑罚；以及（5）召集机关“未批准判决，犯了错误”。4 我们同意上诉人关于其第五个错误指派的意见，并将上诉人的案件发回空军审判司法机构的首席审判法官。参见美国诉金案，案号 ACM 39927，2021 CCA LEXIS 591，第 *5–7 页 (AF Ct. Crim. App. 2021 年 11 月 8 日) (全体一致) (未公开诉讼)。我们推迟处理其他错误分配，直到记录返回本法院，以便根据《统一军事法典》第 66(d) 条、10 USC § 866(d) 条完成审查。
空战指挥
弗吉尼亚州兰利-尤斯蒂斯联合基地——今天，空战司令部发布了一份事故调查委员会报告，报告称一架 MQ-9A 收割者无人机于 2023 年 9 月 3 日坠毁在美国中央司令部责任区内一个未公开地点的水中。此次事故未造成人员死亡，未造成人员受伤，也没有报告平民财产损失。政府财产损失价值 2610 万美元。事故发生时，位于俄亥俄州斯普林菲尔德-贝克利空军国民警卫队基地的第 162 攻击中队的任务控制部门正在美国中央司令部责任区内远程驾驶飞机。任务控制部门由一名飞行员和一名传感器操作员组成。空战司令部主席确定，事故原因是飞行员决定迫降或迫降飞机，而不是返回美国非洲司令部责任区的发射恢复部门。做出这一决定的原因是飞行员未能正确运行电气系统故障检查表，该检查表应保持明确的原始启动发电机诊断，并导致通过紧急任务恢复 LRE；或者在断电时由 MCE 控制移交给 LRE，并执行新的紧急任务作为应急措施。AIB 报告可在此处的飞机事故报告中查看。
引用发布版本（APA）：Knap，V.，Beczkowski，S.M.，Vestergaard，L。K.和Stroe，D.-I。 （2022）。电池电流和温度任务
摘要 - 海与空间行业的分支机构，最近因负担得起的卫星平台而引起了极大的兴趣。为了适当的功能，如今，它们实际上依赖于锂离子电池作为瞬间的电源，而太阳能电池板产生的电源不足。因此，必须对电池进行彻底的测试，以确保它们提供足够的性能，寿命和安全性。在其他行业区域，例如电动汽车，通常使用任务程序（通常称为驾驶Pro Files）进行电池测试以密切模仿实践中经历的条件。但是，未公开反映立方体条件的任务专业人物。因此，本文提出了一种方法来获取任务专题的方法，并提出了代表性的任务程序，专门用于电池测试。所提出的方法基于来自三个GOMX Cubesats的分析遥测数据。首先，从遥测中获得电流特性，并在整个卫星上进行了概括，随后将用于任务合成。电池温度是电池性能和寿命的重要因素，并且可以在立方体中确定它非常动态。因此，提出了一个描述电池温度在其任务过程中的模型，以使能够产生逼真的温度任务专业文件。最后，电流和温度释放物被同步以捕获其对电池的相互影响，并配有适合于地面（实验室）测试的配方。
用于营销的 AI 聊天机器人？调查关系...
荷兰 摘要 在过去的几年中，人工智能聊天机器人在营销中的使用显着增加。人工智能聊天机器人是被编程为虚拟助手的算法，使用语音命令或文本消息模拟人类对话。这项技术被发现是客户服务的未来，因为它对营销有多种好处。人工智能和人工智能算法领域的现有文献表明，对算法的感知信任、其建议利用率和其可信度之间存在联系。本研究进一步研究了这些关系，同时特别关注人们对负面算法建议的敏感性。进行了基于场景的 2（可信度：公开与未公开）x 2（建议：积极与消极）实验，共分析了 57 名年龄在 21 至 60 岁之间的国际参与者。总体而言，为了回答研究问题，我们测试了五个假设。结果表明，可信度与对聊天机器人的感知信任之间不存在任何关系，在收到负面算法建议的情况下，可信度与建议利用率之间也不存在任何关系。然而，研究证明，人们倾向于信任并采纳为他们提供积极而非消极建议的聊天机器人的建议。此外，研究结果还表明，对聊天机器人的感知信任与其负面建议利用率之间存在正相关关系。毕业委员会成员： 第一导师 – M.L. 博士Ehrenhard (Michel) 第二导师 – F. Koefer MSc (Franziska) 关键词 AI、聊天机器人、算法、营销、信任、建议、利用率、可信度、披露、评估、负面